“瓶中基因組”計(jì)劃—檢驗(yàn)Ion Torrent™測(cè)序儀準(zhǔn)確度

在DNA測(cè)序儀制造中實(shí)現(xiàn)高保真性
在Ion Torrent™產(chǎn)品的開發(fā)過程中，賽默飛以建立可量化的核酸下一代測(cè)序試驗(yàn)為傲，目標(biāo)很簡單，就是準(zhǔn)確測(cè)序每個(gè)堿基。我們每天的工作旨在制造可以對(duì)每個(gè)堿基進(jìn)行測(cè)序并正確識(shí)別變異的工具。.我們利用質(zhì)控品——即序列已知的樣品——來達(dá)成這個(gè)目標(biāo)。最佳的質(zhì)控品通常都經(jīng)過了多種技術(shù)的測(cè)量。這種做法的原理是：在排除每種單獨(dú)試驗(yàn)的系統(tǒng)誤差后，幾種不同測(cè)序試驗(yàn)對(duì)共有序列測(cè)序的結(jié)果將共同生成一個(gè)“正確答案”。簡而言之，如果共有序列經(jīng)過多種不同方法的測(cè)量，那么其綜合結(jié)果便是可信的。

圍繞“瓶中基因組”計(jì)劃，美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所 (NIST) 制造了一批工具并以此提供至關(guān)重要的公共服務(wù)。如果將來確定測(cè)序結(jié)果與臨床相關(guān)，那么DNA測(cè)序儀能夠產(chǎn)生正確結(jié)果這一認(rèn)知將增進(jìn)研究人員對(duì)此結(jié)果的信任。

準(zhǔn)確性取決于單次讀取還是多次讀��？
那么我們應(yīng)該如何選擇測(cè)量的切入點(diǎn)以確定是否獲得了正確結(jié)果呢？測(cè)序儀準(zhǔn)確度測(cè)量的常見做法是將儀器單次讀取的結(jié)果與已知序列進(jìn)行比對(duì)以獲得其準(zhǔn)確度。這可以實(shí)現(xiàn)每個(gè)堿基與“真值”的比較。然而在實(shí)際檢測(cè)中所采用的做法是從海量的正常序列中找出基因序列變異。下一代測(cè)序儀并不只讀取序列一次，而是很可能要讀取上千次。每次讀取的結(jié)果都需要對(duì)比參考序列來進(jìn)行匹配或定位，而后不同于參考序列的位點(diǎn)（即變異）將被識(shí)別。在定位和變異識(shí)別過程中，非系統(tǒng)誤差得以從數(shù)據(jù)中排除，從而產(chǎn)生最準(zhǔn)確的變異檢測(cè)結(jié)果。得益于NIST“瓶中基因組”真值集，賽默飛了解到一旦使用了匹配不當(dāng)?shù)淖儺愖R(shí)別參數(shù)，測(cè)序儀生成的數(shù)據(jù)可能比系統(tǒng)實(shí)際可生成的要差。這使我們進(jìn)一步知道了整個(gè)過程所面臨的重大挑戰(zhàn)——將定位和突變識(shí)別過程與每臺(tái)測(cè)序儀的特定誤差模式進(jìn)行匹配。在NIST進(jìn)行的最初研究中，Ion Proton™測(cè)序儀數(shù)據(jù)通過基因組分析工具箱 (GATK) 變體識(shí)別通道生成的單核苷酸多態(tài)性 (SNP) 靈敏度只有42%。然而，當(dāng)使用了升級(jí)版的數(shù)據(jù)集以及針對(duì)Ion Torrent™數(shù)據(jù)進(jìn)行過優(yōu)化的變異識(shí)別參數(shù)，SNP靈敏度直接激增至92%以上。

變異識(shí)別算法很重要
賽默飛投入了大量資源，專門為Ion Torrent™數(shù)據(jù)創(chuàng)建和優(yōu)化變體識(shí)別通道。我們發(fā)現(xiàn)，在變異識(shí)別過程中，充分利用堿基流空間信息有助于清除許多假陽性結(jié)果，進(jìn)而提供更準(zhǔn)確的變異識(shí)別。賽默飛認(rèn)為這是目前最好的算法。為讓更多研究人員了解這一算法，賽默飛已經(jīng)在GitHub的GPLv2開源許可協(xié)議下發(fā)布了該變異識(shí)別器的源代碼。伴隨Torrent Suite™ v4.2的新近發(fā)布，賽默飛對(duì)Torrent Variant Caller™ (TVC)進(jìn)行了設(shè)計(jì)優(yōu)化，使其在Torrent Suite™軟件以外的平臺(tái)上同樣可以工作：現(xiàn)在它可以在最常見的Linux®環(huán)境中的命令行模式下運(yùn)行，以支持采用了集群配置的系統(tǒng)。

對(duì)于Ion Torrent™數(shù)據(jù)，TVC是最好的變體識(shí)別器嗎？
賽默飛認(rèn)為Torrent Variant Caller™ (TVC) 是針對(duì)Ion Torrent™數(shù)據(jù)整體表現(xiàn)最好的變異識(shí)別器。同時(shí)我們也明白，科學(xué)的進(jìn)步有賴于各自的同行對(duì)彼此工作的批判性審查。賽默飛歡迎同時(shí)運(yùn)行TVC算法和GATK以及其他算法的相關(guān)團(tuán)體給予各種反饋。

進(jìn)一步了解Torrent Suite軟件內(nèi)置的TVC，請(qǐng)?jiān)L問Ion Community。

參考文獻(xiàn)
Zook JM, Chapman B, Wang J, Mittelman D, Hofmann O, Hide W, Salit M. Nat. Biotechol. 2014 Mar 32(3):246-51. “Integrating human sequence data sets provides a resource of benchmark SNP and indel genotype calls” doi: 10.1038/nbt.2835
Zook JM, Chapman B, Wang J, Mittelman D, Hofmann O, Hide W, Salit M. Nat. Biotechol. 2014 Mar 32(3):246-51. “Integrating human sequence data sets provides a resource of benchmark SNP and indel genotype calls” doi: 10.1038/nbt.2835

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